图灵奖得主萨顿：普通AI难以实现真正科学发现
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2026-06-02 11:54:53
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6月2日，科技媒体TheDecoder报道了图灵奖得主理查德·萨顿对普通生成式AI的看法。萨顿认为，这类AI缺少自我评估与持续筛选能力，难以完成真正的科学发现。他指出，尽管大语言模型、图像模型和视频模型能从海量样本中学习并生成相似内容，但它们在输出真正新颖内容时往往超出原有材料，导致所谓的“幻觉”。萨顿用“好的部分不新，新颖的部分不好”来概括这一现状。
萨顿并未否认生成式AI的实用价值，认为其在摘要、研究辅助、助手和娱乐等领域仍有明确价值。但他强调，科学发现不能停留在模仿，而应包含变异、评估、选择性保留三个步骤。他批评AI行业过度依赖更大的语言模型，而更看重能与环境互动、从经验中学习、构建世界模型并规划策略的AI智能体。萨顿列举了AlphaGo、AlphaZero、AlphaFold等案例，这些系统都有超出文本或图像生成的评估闭环，能追踪更优解，而不只是产出候选答案。
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